AI ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ 6 ਮੁੱਖ ਰਣਨੀਤੀਆਂ

ਤੁਹਾਡੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ 6 ਠੋਸ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼

ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?

ਇਹ ਪਹਿਲਾ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਫਲਦਾਇਕ AI ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।

ਉਦਾਹਰਣ ਦ੍ਰਿਸ਼:

• ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ: ਵਿਭਿੰਨ ਲਹਿਜ਼ੇ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਉਮਰਾਂ, ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਮੋਡਿਊਲੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਉਚਾਰਨਾਂ ਵਾਲਾ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ।
• ਫਿਨਟੈਕ ਚੈਟਬੋਟ: ਸੰਦਰਭਾਂ, ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ, ਵਿਅੰਗ, ਵਿਆਕਰਨਿਕ ਵਾਕ-ਰਚਨਾ, ਅਤੇ ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਚੰਗੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾ।
• ਉਪਕਰਣ ਸਿਹਤ ਲਈ IoT ਸਿਸਟਮ: ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਇਤਿਹਾਸਕ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ, ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾਵਾਂ ਤੋਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਫੁਟੇਜ।

ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਕੀ ਹੈ?

ML ਡੇਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਔਖੀ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ। ਇਹ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਸਮੇਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਸੰਪਰਕ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

• ਅੰਦਰੂਨੀ ਡਾਟਾ: ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ।
• ਮੁਫ਼ਤ ਸਰੋਤ: ਪੁਰਾਲੇਖ, ਜਨਤਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਖੋਜ ਇੰਜਣ।
• ਡਾਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ: ਉਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਸ੍ਰੋਤ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸ ਤੱਥ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੌਲਯੂਮ ਦੇ ਬਾਅਦ ਵਾਲੀਅਮ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹਨ, ਉਹ ਕੱਚੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਜਗ੍ਹਾ ਹਨ।

ਅਜਿਹੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦਾ ਸਰੋਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ-ਤਿਆਰ ਫਾਈਲਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ SMEs ਦੁਆਰਾ ਸਟੀਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਕਿੰਨਾ? - ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਡਾਟਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਆਉ ਆਖਰੀ ਪੁਆਇੰਟਰ ਨੂੰ ਥੋੜਾ ਹੋਰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਾਂ. ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਉਦੋਂ ਹੀ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਇਸਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸੰਦਰਭੀ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਮਾਤਰਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਬੰਧ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਵਰਗੀ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇਸ ਲਈ, ਇਸਦੀ ਕੋਈ ਸੀਮਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬਜਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਕਾਰਕ ਵਜੋਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ। AI ਸਿਖਲਾਈ ਬਜਟ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਖੇਡ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇੱਥੇ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਅਤੇ ਖਰਚ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਸਦਾ ਵਿਚਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਡਾਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੋੜਾਂ

ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਆਮ ਸਮਝ ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਸਾਫ਼ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ, ਫਿਨਟੈਕ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਰਹਿਤ ਹੈ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ GDPR, HIPAA ਮਿਆਰ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮਿਆਰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਮਾਨ ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਵੀ ਦੇਖੋ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਕਿਸੇ ਗਾਹਕ ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ।

ਡਾਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ

ਡਾਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਮਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਹੌਲੀ ਜ਼ਹਿਰ ਸਮਝੋ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਪੱਖਪਾਤ ਅਣਇੱਛਤ ਅਤੇ ਰਹੱਸਮਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਰਾਡਾਰ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਨਤੀਜੇ ਵਿਗੜ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਇੱਕ-ਪਾਸੜ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਭਿੰਨ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਪੀਚ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਭਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਨਸਲਾਂ, ਲਿੰਗ, ਉਮਰ ਸਮੂਹਾਂ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਾਂ, ਲਹਿਜ਼ੇ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਜਿੰਨਾ ਅਮੀਰ ਅਤੇ ਵਿਵਿਧ ਹੋਵੇਗਾ, ਓਨਾ ਹੀ ਘੱਟ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।

ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ

ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕੋਲ ਇੱਕ ਠੋਸ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ, ਇੱਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਸਹਿਯੋਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੰਪੂਰਣ ਫਿੱਟ ਉਹ ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਰੋਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜੋ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਹੈ ਤੁਹਾਡੀ AI ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਲੰਮਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੋ, ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਉਸ ਉਦਯੋਗ ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਉੱਦਮ ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਨਮੂਨੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੁਹਾਡੀਆਂ AI ਇੱਛਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਭਾਈਵਾਲ ਹੈ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਓ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਲੈਂਦੇ.

ਸ਼ਾਈਪ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇਣ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡੇਟਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।

ਸਿੱਟਾ

AI ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਉਬਾਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਪੁਆਇੰਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਬਾਰੇ ਵਿੱਚ ਨਿਸ਼ਚਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ AI ਮਾਡਲ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦੇਵੇਗਾ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸੀ। ਬੱਸ ਜਲਦਬਾਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਨਾ ਕਰੋ। ਆਦਰਸ਼ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਸਾਲ ਲੱਗ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਪਰ ਇਸ 'ਤੇ ਆਲੋਚਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਰਫ ਮਿੰਟ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ।